Umetna inteligenca lahko že marsikaj napove. Kam bomo šli in kaj bomo počeli, se mu tudi ne bo skrilo.
Kot lahko izvemo iz objave 31. maja znanstveno delo, so to potrdile raziskave Univerze Carnegie Mellon, Google AI in Univerze Stanford Sistemi globokega učenja lahko predvidijo naša dejanja. Kako je to mogoče?
Napovedovanje gibalne poti in obnašanja
Z razvojem algoritmov in tehnologij lahko sistemi analizirajo vedno več informacij, tudi iz video materialov. To je lahko koristno na primer v aplikacijah, ki pomagajo predvideti vedenje pešcev in se izogniti nesrečam. S tega vidika je izredno pomembno predvideti prihodnjo pot pešcev, imenovano napovedovanje poti/trajektorija prihodnje osebe.
vir: youtube.com
Kot izvemo iz znanstvenega dela, je najprej oseba v video materialu kodirano z bogatimi vizualnimi funkcijami, ki nam omogočajo, da zajamemo človeško vedenje in interakcije z njihovim okoljem.
Nato se dodajo pomožne naloge predvidevanje lokacije dejavnosti za lažji skupni proces usposabljanja.
Nastali model so znanstveniki pokazali učinkovitost te rešitve na priljubljenem in nedavnem obsežnem merilu uspešnosti videa. Poleg tega se je kvantitativno in kvalitativno pokazalo, da je naslednji model uspešno napove pomembna prihodnja dejanja.
vir: youtube.com
Analiza aktivnosti pešcev in uporaba bogatih informacijskih funkcij torej omogočata učni sistemi za napovedovanje prihodnjih dejanj in njihovih lokacij.
Modeliranje vedenja in poti delovanja
Preizkusi, ki so jih izvedli znanstveniki, dokazujejo, da je ta metoda sposobna ne samo uganiti prihodnjo pot gibanja, ampak tudi ustvariti pomembno napoved prihodnje dejavnosti. Rezultat zagotavlja prvi empirični dokaz, da Skupno modeliranje poti in dejanj koristi napovedim prihodnjih poti.
Uporaba tehnologije
To že velja za ključni element pri razumevanju video vsebin. Ta način gledanja na vizualne informacije iz preteklosti, kot pravijo znanstveniki, lahko pomaga napovedati prihodnja dejanja. v številnih aplikacijah, ki se uporabljajo na primer v avtonomnih avtomobilih ali robotiki.
Še več, lahko podpirajo javno varnost, spremljanje prometa in ga upravljajte s samodejnim zaznavanjem pretočne video dejavnosti.
Etični vidiki te rešitve
Možnost povečanja varnosti v cestnem prometu in do neke mere rešitve problema avtonomnih avtomobilov se sliši neverjetno obetavno. optimistično. Na žalost ima rešitev tudi svoje slabosti. temne plati.
Prihodnje študije te vrste o napovedovanju poti in dejavnosti lahko sprožijo etična vprašanja v zvezi zasebnost in varnost. Ta metoda še ni preizkušena za različne populacije, kot vemo pa se lahko ljudje v različnih situacijah obnašamo različno, zato je treba tudi napovedovanje njihove aktivnosti prilagoditi posameznim populacijam in njihovi specifičnosti.
Pogovorite se z nami o AI
Pridružite se skupini "AI Business" na Facebooku
Priporočamo e-knjigo o umetni inteligenci
AI v trženju – Kako povečati prodajo in sodelovanje strank?
Turingov test: Ali je umetna inteligenca že inteligentnejša od ljudi?